强噪声下改进Canny算法的边缘检测

• 作者: 何建华 刘小芳 董林鹭 薛智爽 赵良军 黄慧
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Canny算法 边缘检测 平滑聚类滤波 高斯滤波 高斯噪声 椒盐噪声
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.015

摘要

针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法.该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值.仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果.